CUDA 7.5 安装及配置(WIN7 64 英伟达G卡 VS2013)

第一步

下载cuda 7.5最新版本

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

第二步

运行安装程序，安装过程中选择自定义

第三步

安装完毕，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V7_5两个环境变量，接下来，还要添加以下几个环境变量

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5. 
（这个文件夹是隐藏的，可以在工具->查看中设置显示隐藏文件夹）  

CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64  

CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin 
 

CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\x64 
 

CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

然后，在系统变量 PATH 的末尾添加：

;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%; 

第四步

保存以使环境变量生成有效

第五步

打开VS2013并且建立一个空的win32控制台项目：

附近选项，选择“空项目”打钩

第六步

右键源文件->添加-》新建项

再打开的对话框中新建一个CUDA格式的源文件（如果你只要调用CUDA库编写程序而不需要自行调用核函数分配块，线程的话也可以建立.cpp文件）：

第七步

右键工程-->生产依赖项-->生成自定义-->勾上CUDA 7.5

第八步

右键项目 -> 属性 -> 配置属性 -> VC++目录，添加以下两个包含目录：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include  

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\common\inc

再添加以下两个库目录： 
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib\x64 
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\common\lib\x64 

第九步

右键项目 -> 属性 -> 配置属性 ->连接器 -> 常规 -> 附加库目录，添加以下目录：

$(CUDA_PATH_V7_5)\lib\$(Platform)

如下图所示：

第十步

右键项目 -> 属性 -> 配置属性 ->连接器 -> 输入 -> 附加依赖项，添加以下库：

cublas.lib;cublas_device.lib;cuda.lib;cudadevrt.lib;cudart.lib;cudart_static.lib;cufft.lib;cufftw.lib;curand.lib;cusolver.lib;cusparse.lib;nppc.lib;nppi.lib;npps.lib;nvblas.lib;nvcuvid.lib;nvrtc.lib;OpenCL.lib;

第十一步

右键项目 -> 属性，如下图所示：

第十二步

打开配置管理器，如下图所示：

点击新建，如下图所示：选择X64

环境搭建完毕

上代码：

#include
#include
#include
__global__ void Add(int a, int b, int *c)
{
*c = a + b;
}
int main()
{
int c;
int *devc;
cudaError_t err = cudaSuccess;
err = cudaMalloc((void **)&devc, sizeof(int));
if (err != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "Faild!\n", cudaGetErrorString(err));
exit(EXIT_FAILURE);
}
Add <<<1, 1 >> >(2, 4, devc);
err = cudaMemcpy(&c, devc, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
if (err != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "Faild!\n", cudaMemcpyDeviceToHost);
exit(EXIT_FAILURE);
}
printf("2+4 = %d\n", c);
cudaFree(devc);
system("pause");
return 0;
}

输出如下测试成功！